電腦視覺

GRIT電腦視覺基準測試包含7種任務，能夠更全面的評估模型能力，並且鼓勵有效率，非一味追求大資料集的模型學習演算法研究

微軟發表一項AI原型系統PeopleLens，結合聲音和影像辨識來幫助全盲和弱視的青少年認識環境、與同儕互動；自己的錄音也能用！Google文字轉語音API支援自定義語音；知名飯店用RPA加速帳務處理作業，節省近8成人力成本；SAS臺灣：今年產品策略聚焦法遵科技和AutoML維運。

無人商店技術供應商AiFi，其共同創辦人暨執行長鄭影近期在一場活動上揭露，如何透過合成影像資料（Synthetic Data），來優化無人商店AI系統的訓練流程，讓AI系統單靠電腦視覺技術，就能在無人商店中追蹤顧客軌跡、行為與拿取的商品品項

Google應用分層神經渲染訓練卷積神經網路（CNN），產生包含物體以及相關細節的遮罩Omnimatte，能被用於調整影片中物體出現時間和次數等影像特效

被《Wired》編輯形容為新一代視訊電話亭的Google Starline專案，結合電腦視覺、機器學習等技術，讓使用者能夠看到一個實際大小且立體的對象，彼此能夠自然地對話交流，不必配戴任何裝置

臉書與研究組織Inria合作，共同發展了新型電腦視覺技術DINO，不需要標籤訓練資料就能讓模型自己學會從圖片中分割出物體

SEER使用開源的自我監督電腦視覺函式庫VISSL開發而成，不需要帶有註解資料集，就能大量學習圖像中的視覺概念

根據市場研究機構Synergy Research Group的調查，全球超大規模資料中心數輛量自2015年底以來，成長了一倍，已增加到597座。其中，又以雲端巨頭的資料中心數量最為可觀，亞馬遜、微軟和Google合計占逾5成資料中心數量